隨著人們對終端設備功能的進一步訴求，在終端側實現人工智能變得更加迫切。終端人工智能相較于云端人工智能，用戶的隱私可以得到更好的保護，因為相對而言，終端處理要比遠端處理更為安全。其次，終端人工智能將擁有更高的可靠性、低延時性，并且能夠高效利用網絡帶寬。例如汽車需要進行實時的決策而不是上傳到云端再進行處理。而高通一向在移動通信領域有著良好的技術，搭載高通驍龍的手機終端超過10億臺。這樣的優勢以及5G的發展下，高通也進入了人工智能研發浪潮。

人工智能應用領域眾多，如物聯網、智能手機、汽車等。現如今智能手機已經普及，數據顯示，未來5年全球手機終端的出貨量將超過85億臺。面對這樣龐大的產業規模，其實有許多空間去遐想“人工智能”。高通認為，移動終端必將會成為全球最普遍的人工智能平臺，并且根據高通一直以來在移動領域芯片和算法的領導地位，有十分好的契機去實現和推動人工智能，尤其是終端人工智能的發展。

終端，就是我們常用到的手機或者汽車等實在存在的產品。以往，很多人工智能的東西可能都要通過云端來實現，譬如翻譯，它很依賴網絡，響應速度也慢。隨著大家對功能的進一步訴求，在終端側實現人工智能變得更加迫切。總結來說有四個主要的原因：第一是隱私性，這很容易理解，數據隱私保護的問題。第二，可靠性，例如汽車需要進行實時的決策而不是上傳到云端再進行處理。以及第三，低時延。此外，第四是高效利用網絡帶寬，這就是為什么我們需要將部分數據處理放在終端側完成很重要。

要實現終端人工智能并非易事，在終端使用限定的環境下，功率和熱功效對終端的人工智能非常重要。移動環境下，人工智能也面臨著眾多的挑戰，比如面對精密的設計，如何進行高效的散熱，電池的長久續航以及內存和帶寬的限制等等。隨著芯片研發的深入，高通在電池性能和熱效率等方面的解決能力已經十分有優勢了，這也為高通進一步深耕人工智能提供很好的基礎。

高通除了做高效的芯片之外，其實也一直有做算法上面的改進，目前整個行業對于算法的提升非常重視，高通不僅對未來可能出現的新工作負載和新的用例進行優化;同時也對現有的算法(專注的算法優化和提升主要包括壓縮、層間優化和稀疏優化等)進行優化提升，讓它能夠在移動終端上更高效的運行解決方案。另外，就是軟件工具部分。在終端側，一方面高通提供自己的軟件工具支持在終端側進行的人工智能，同時也和生態系統里的合作伙伴合作，支持比如TensorFlow、Caffe2等。

在手機終端實現了終端人工智能之后，必將為智能手機用戶帶來全新的體驗。首先是具有人工智能特性的智能手機，將會為用戶帶來真正的個人助理功能，其次可以利用深度神經網絡技術提供出色的拍照能力，此外還可以帶來更強的安全性。而未來終端人工智能還能給帶來其他優勢，比如延長手機電池的續航時間、實現更好的手機聯網能力、增強的安全性能、還可以更好地對調制解調器進行管理等。

此前，高通收購了荷蘭阿姆斯特丹大學附屬的一家人工智能的公司Scyfer B.V.，以充實高通在人工智能領域的人才團隊。實際上高通早在2007年就開啟首個人工智能相關研究項目，至今高通在人工智能領域的耕耘已經超過了十年，大約2012年已經開始進入到深度學習的階段。

高通已經向市場展示，在移動芯片上，高通驍龍集成人工智能引擎，具有了移動人工智能處理的能力。從驍龍820到驍龍845，高通基于智能手機的終端人工智能平臺已經演進了三代。未來，高通將會提供更專用的硬件、提升算法，并不斷改進優化策略，從而更高效地在終端側執行。終端人工智能的榮景非常值得期待。